A RAG-LLM Cognitive Agent-Based Model for Youth Regional Mobility Simulation and Policy Evaluation in Korea
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113634
과학기술정보통신부
한국연구재단
충북대학교
권규상
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,255만원
6,255만원
기초연구
대학
충청북도 청주시
건설/교통 > 국토정책/계획 > 도시계획
... 데이터(252개 시군구·26개 속성·700만 페르소나)와 GOMS·청년패널을 결합한 한국 맥락의 확장된 합성 페르소나를 구축하고, ② Claude·Gemini 등 Frontier LLM과 시스템 프롬프트·RAG·CoT를 조합한 유연하고 재현가능한 인지 에이전트를 개발하며 ③ 청년 1,000명 사전 설문에 기반한 모형 보정·검증 절차를 통하여 모형의 신뢰성을 확보하고자 한다. 이를 통해 ...
... 구축한다. 이주 의사결정의 공간 단위는 지역노동시장권으로 설정하며, 청년 LLM 에이전트가 참조할 지역 뉴스·공식통계·소셜미디어 자료로 RAG 데이터베이스를 구축한다. 행위자별 YAML+시스템 프롬프트 형식의 페르소나 정의 파일을 작성하고, 취업 기회 → 주거비 → 가족·사회관계 → 정책·뉴스 영향 → 본인 목표·걱정과의 정합성 순으로 의사결정이 이루어지도록 설계하여, t기 ...
본 연구는 3년의 연구기간 동안 국제저명학술지(SCIE/SSCI) 3편, 국내학술지(KCI) 3편 게재와 국내외 학술대회 5편 발표를 목표로 하며, 합성 페르소나·실측 결합·설문 보정·정책 시뮬레이션을 통합한 파이프라인과 마크다운 기반 에이전트 정의 파일·검증 절차를 공개하여 후속 연구가 재사용 가능한 원천기술을 확보한다.본 연구에서 개발되는 ABM은 청년...